这篇文章主要介绍了Python内置数据类型list各方法的性能测试过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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本文所涉及的代码均在MacOS系统与CentOS7下测试,使用的Python版本为3.6.8。
测试模块
测试用的模块是Python内置的timeit模块:
timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。
Timer类
class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=
Timer是测量小段代码执行速度的类。
stmt参数是要测试的代码语句(statment);
setup参数是运行代码时需要的设置;
timer参数是一个定时器函数,与平台有关。
Timer类的timeit方法
timeit.Timer.timeit(number=1000000)
Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数,默认为1000000次。方法返回执行代码的平均耗时,一个float类型的秒数。
列表内置方法的性能测试
我们知道,生成一个列表可以使用列表生成式或者append、insert、extend这些方法,现在我们来看一下这些方法的执行效率:
from timeit import Timer def test_list(): lst = list(range(1000)) def test_generation(): lst = [i for i in range(1000)] def test_append(): lst = [] for i in range(1000): lst.append(i) def test_add(): lst = [] for i in range(1000): lst += [i] # 在列表的头部insert def test_insert_zero(): lst = [] for i in range(1000): lst.insert(0,i) # 在列表的尾部insert def test_insert_end(): lst = [] for i in range(1000): lst.insert(-1,i) def test_extend(): lst = [] lst.extend(list(range(1000))) t1 = Timer("test_list()","from __main__ import test_list") print(f"test_list takes {t1.timeit(number=1000)} seconds") t2 = Timer("test_generation()","from __main__ import test_generation") print(f"test_generation takes {t2.timeit(number=1000)} seconds") t3 = Timer("test_append()","from __main__ import test_append") print(f"test_append takes {t3.timeit(number=1000)} seconds") t4 = Timer("test_add()","from __main__ import test_add") print(f"test_add takes {t4.timeit(number=1000)} seconds") t5 = Timer("test_insert_zero()","from __main__ import test_insert_zero") print(f"test_insert_zero takes {t5.timeit(number=1000)} seconds") t6 = Timer("test_insert_end()","from __main__ import test_insert_end") print(f"test_insert_end takes {t6.timeit(number=1000)} seconds") t7 = Timer("test_extend()","from __main__ import test_extend") print(f"test_extend takes {t7.timeit(number=1000)} seconds")
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